扭曲短语的兴起：为什么研究论文中使用“肾脏失望”

扭曲短语现象

研究论文中越来越多地出现毫无意义的词语序列——例如用“肾脏失望”代替“肾脏衰竭”——这些在学术界被称为“扭曲短语”（tortured phrases）。这些短语并非医学术语的变化或刻意的语言选择，而通常是用于规避查重软件的自动改写工具的副产品。

当作者从现有研究中窃取文本时，他们通常会使用软件将关键技术术语替换为同义词，以避免触发相似度标记。在“肾脏失望”这个案例中，该工具可能将“disappointment”识别为“failure”的同义词，从而导致了一个医学上不准确且语言上不自然的短语。

自动改写常见的例子

除了肾脏失望，在各个科学领域也发现了其他的“扭曲短语”，说明了问题的严重程度：

• 医学科学： 使用“Bosom peril”代替“breast cancer”，以及使用“heart disappointment”代替“heart failure”。
• 计算机科学： 使用“Fake neural organizations”代替“artificial neural networks”。
• 生物学： 使用“Lactose bigotry”代替“lactose intolerance”。
• 统计学和政治学： “Tendency score matching”和“average voter theorem”也被标记为抄袭的迹象。
• 通用科学： 使用“Flag-to-commotion ratio”代替“signal-to-noise ratio (SNR)”。

根本原因与驱动因素

虽然一些观察者认为这些错误源于非英语母语者的翻译问题，但证据表明，存在一个与学术造假相关的更系统性的原因：

规避抄袭

许多作者使用改写工具来重写现有论文。这种做法在“文凭工厂”或同行评审宽松的低质量期刊中很常见。由于这些工具通常使用简单的同义词替换，而不是语义理解，它们会产生在技术上不正确但在结构上与原文相似的短语。

作弊工具的演变

教育者与学生之间的猫鼠游戏已经从简单的同义词替换演变为使用大语言模型（LLMs）。现代学生可能会使用 LLMs 生成文本，然后故意引入拼写错误或使用“改写工具”来降低“Pangram score”或其他 AI 检测指标，使输出结果看起来更像人类编写的。

对同行评审的影响

已发表文献中出现这些短语引发了关于同行评审过程完整性的重大疑问。如果一篇论文包含像“kidney disappointment”或“kicked the bucket from kidney dissatisfaction”这样显而易见的错误短语，这表明评审员和编辑未能仔细阅读论文，或者该期刊缺乏严格的质量控制机制。

"I want to know how these passed the peer review process." — @aorth

与翻译错误的区别

区分扭曲短语与真正的翻译错误非常重要。虽然非英语母语者可能会在特定习语上遇到困难（例如，“hydraulic ram”在历史上的翻译为“water goat”），但如果在整个文档中系统性地将“failure”等标准医学术语替换为“disappointment”，则是自动同义词替换的标志，而非语言误解。